菱洋エレクトロ株式会社

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【6/21同日開催】「CUDAセミナー初級編」 「CUDAセミナー最適化編」のご案内
NVIDIA「CUDAセミナー初級編」と「CUDAセミナー最適化編」の2つのセミナーを同日開催いたします。

 

  1. 「CUDAセミナー初級編」では、GPUの活用を検討されている製造業のお客様を対象に、GPUを活用するために
    必須の開発環境であるCUDAの基礎講座を行います。
     
  2. 「CUDAセミナー最適化編」では、初級編を受講された方、CUDAアーキテクチャ、プログラミングモデルの
    基礎的な内容を習得済みの方を対象とした最適化に向けた講座を行います。
     

両セミナーへの参加はもちろん、どちらか一方のみのご参加もできますので、この機会をぜひご活用ください。

 

 

※ 「本セミナーは、CUDAを用いて並列コンピューティングプログラムの実装をされるお客様向けの内容となっております。
       Deep Learningにおいては、CUDAを意識することなくGPUを利用できる環境が整っておりますので、 Deep Learningをご検討のお客様は、
       別途開催の「Deep Learning ~DIGITSの使い方~」というセミナーへご参加ください。

 

 

 

 

 
NVIDIA CUDAセミナー 初級編
 
NVIDIA CUDAセミナー 最適化編
 

    <日   時>

          2018年6月21日(木)13:30 ~ 15:30  (受付開始  13:00)

  

 

    <日   時>

          2018年6月21日(木)16:00 ~ 17:30  (受付開始  15:30)

    

 

    <会   場>

          菱洋エレクトロ本社  12階会議室  【詳細はこちら

          〒104-8408  東京都中央区築地1-12-22  コンワビル 

 

 

    <会   場>

          菱洋エレクトロ本社  12階会議室  【詳細はこちら

          〒104-8408  東京都中央区築地1-12-22  コンワビル 

 

 

    <定   員>

          30名  ※ 事前登録制

 

 

    <定   員>

          30名  ※ 事前登録制

 

 

    <対   象>

          これからCUDAを始めたい方

 

 

    <対   象>

          初級編を受講された方、CUDAアーキテクチャ、
          プログラミングモデルの基礎的な内容を習得済みの方

 

 

    <参加費>

          無料

 

      <参加費>

          無料

 

 

    <ご注意>

    ・競合他社様、個人様のご入場はお断りさせて頂く場合がございます。

    ・セミナー内容等に関して予告なく変更する場合がございます。

 

       <ご注意>

    ・競合他社様、個人様のご入場はお断りさせて頂く場合がございます。

    ・セミナー内容等に関して予告なく変更する場合がございます。

 

 

    <アジェンダ>

     1.イントロダクション

         ○ NVIDIA GPU製品ラインアップ

         ○ CUDA / GPUコンピューティングについて

         ○ NVIDIAの提供するライブラリ

     2.Deep LearningとGPU

         ○ ニューラルネットワークの仕組み

         ○ Deep Learningを加速するNVIDIAのライブラリ

     3.GPUアーキテクチャとCUDAプログラミングモデル

         ○ GPUの構造

         ○ SMとCompute Capability

         ○ CUDAプログラミングモデル

         ○ GPUコンピューティング実行の流れ

         ○ CUDAカーネルの階層構造

         ○ BlockとSMの関係

         ○ Warpについて

     4.CUDAプログラミングの基礎

         ○ CUDAホストプログラミング

         ○ CUDAカーネルプログラミング

         ○ プログラミング例(配列の和)

         ○ CUDAカーネルの実装と呼び出し

         ○ CUDA開発環境について

         ○ 参考資料・書籍のご紹介

 

 

 

    <アジェンダ>

     1.イントロダクション

         ○ PCIeバスのバンド幅

         ○ GPUメモリバンド幅

         ○ Nsight VSEとVisual Profiler

     2.CUDAストリーム

         ○ ストリームとは

         ○ 非同期API

         ○ カーネルと転送の同時実行

         ○ 複数カーネルの同時実行

     3.GPUのメモリ構成

         ○ GPUメモリとデータパス

         ○ メモリ・キャッシュの種類と特性

     4.CUDAによる画像処理

         ○ 画像処理例(RGB→Y輝度変換)

         ○ Pitchを考慮したメモリレイアウト

         ○ 2DでのBlock/Threadの割り当て

         ○ カーネル実装と呼び出し

         ○ コアレスアクセス

         ○ BlockDimの選択について

     5.画像フィルタ処理の最適化

         ○ 処理フローについて

         ○ Texture Memory

         ○ Constant Memory

         ○ naïve実装

         ○ 演算量とメモリアクセス量

         ○ ベクタライズ

         ○ 参考資料のご紹介

 

       

   【本セミナーに関するお問い合わせ先】

          菱洋エレクトロ株式会社

          IoT事業本部  IoT第2ビジネスユニット 営業第3グループ

          TEL: 03-3546-6211

          e-mail:nvidia_ws_info@ryoyo.co.jp 

 
 

 

 

    
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